少数不良品サンプル下における深層学習による正常モデル生成と異常品検出
ものづくり（情報・電気）
| 研究者 |
工学部 電気電子・情報学科 加藤邦人 教授 |
|---|
研究概要
- 不良品が少ない状況において，有効なDeep Learningを用いた外観検査手法
- AAE(Adversarial AutoEncoder)による正規分布に従う低次元特徴量の抽出
- 抽出された正規分布特徴から異常度を算出，異常度に対して1次元のしきい値設定
資料・ポスター
キーワード
少量不良品サンプル下における異常品検出、深層学習、外観検査
出展した展示会
- 産学連携フェア2019